influÊncia da internacionalizaÇÃo na inovaÇÃo das …
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INFLUÊNCIA DA INTERNACIONALIZAÇÃO NA INOVAÇÃO DAS
NAÇÕES COM BASE NO GLOBAL INNOVATION INDEX
INFLUENCE OF INTERNATIONALIZATION ON NATIONS'
INNOVATION BASED ON THE GLOBAL INNOVATION INDEX
INFLUENCIA DE LA INTERNACIONALIZACIÓN EN LA
INNOVACIÓN DE LAS NACIONES SEGÚN EL GLOBAL
INNOVATION INDEX
Marcio Aparecido Lucio1
Marcia Bronnemann 2
Artigo recebido em janeiro de 2021
Artigo aceito em abril de 2021
RESUMO
A inovação é essencial para a manutenção da competitividade e desenvolvimento de uma nação, da
mesma forma que um país depende da internacionalização para se inovar. O Global Innovation Index
(GII), apresenta um ranking de inovação todos os países, por meio indicadores de insumos e
resultados, facilitando a comparação entre as nações e indicando os caminhos para a inovação. Dentre
esses índices, alguns permitem verificar se existe e qual o nível de influência da internacionalização
nos níveis de inovação de um país. Assim o objetivo deste estudo é analisar a influência, tanto dos
insumos, como dos resultados do GII relacionados a internacionalização nas notas de inovação de um
país e se o nível de desenvolvimento deste país também influência seu nível de inovação. Esta é uma
pesquisa quantitativa com base nos dados do GII de 2019 das 50 maiores economias do mundo,
diferenciando as desenvolvidas das em desenvolvimento. Utilizando correlação linear e o modelo de
regressão linear múltipla, pode-se concluir que tantos os indicadores de insumos (inputs) como de
resultados (outputs) têm influência significativa nas notas do ranking de inovação e que os países em
desenvolvimento encontram maior dificuldade em internacionalizar suas empresas, prejudicando
assim sua capacidade inovativa.
Palavras-chave: Global Innovation Index (GII). Inovação. Internacionalização.
ABSTRACT
Innovation is essential for maintaining a nation's competitiveness and development, just as a country
depends on internationalization to innovate. The Global Innovation Index (GII) presents an innovation
ranking for all countries, using input and results indicators, facilitating the comparison between
nations and indicating the paths for innovation. Among these indices, some allow to verify if there is
and what is the level of influence of internationalization in the innovation levels of a country. Thus,
the aim of this study is to analyze the influence of both inputs and GII results related to
internationalization in a country's innovation scores and whether the country's level of development
also influences its level of innovation. This is a quantitative survey based on data from the 2019 GII of
the 50 largest economies in the world, differentiating those developed from those in development.
1 Mestre em Administração. IFC - Instituto Federal Catarinense. E-mail: [email protected].
2 Mestre em Administração. FURB - Universidade Regional de Blumenau. E-mail: [email protected].
2
Using linear correlation and the multiple linear regression model, it can be concluded that both inputs
and outputs indicators have a significant influence on the innovation ranking scores and that
developing countries find it more difficult to internationalize their companies, thus impairing their
innovative capacity.
Keywords: Global Innovation Index (GII). Innovation. Internationalization.
RESUMEN
La innovación es fundamental para mantener la competitividad y el desarrollo de una nación, así como
un país depende de la internacionalización para innovar. El Índice de Innovación Global (GII) presenta
un ranking de innovación para todos los países, utilizando indicadores de insumos y resultados,
facilitando la comparación entre naciones e indicando los caminos para la innovación. Entre estos
índices, algunos permiten verificar si existe y cuál es el nivel de influencia de la internacionalización
en los niveles de innovación de un país. Así, el objetivo de este estudio es analizar la influencia tanto
de los insumos como de los resultados del GII relacionados con la internacionalización en los puntajes
de innovación de un país y si el nivel de desarrollo del país también influye en su nivel de innovación.
Se trata de una encuesta cuantitativa basada en datos del GII de 2019 de las 50 mayores economías del
mundo, diferenciando las desarrolladas de las en desarrollo. Utilizando la correlación lineal y el
modelo de regresión lineal múltiple, se puede concluir que tanto los indicadores de insumos (inputs)
como los de productos (outputs) tienen una influencia significativa en los puntajes del ranking de
innovación y que los países en desarrollo tienen más dificultades para internacionalizar sus empresas,
lo que perjudica su capacidad innovadora.
Palabras clave: Global Innovation Index (GII). Innovación. Internacionalización.
1 INTRODUÇÃO
A globalização e os avanços nas tecnologias de comunicação e transporte têm
favorecido o crescimento do comércio e dos investimentos entre países (CAVUSGIL et al.,
2010). Neste sentido, tem-se a internacionalização das empresas, que consiste no desempenho
de atividades de comércio e de investimentos transfronteiriços, trazendo com benefícios o
aumento do valor da marca pela presença internacional e a capacidade ampliada de
atendimento a clientes globais, além do acesso a novos mercados com forte crescimento
econômico e o aumento da competitividade das empresas frente a players internacionais
(KNIGHT; CAVUSGIL, 2004).
Ao se internacionalizarem, além de terem mais acesso a novas tecnologias e
possibilidades de inovação e adquirirem novos conhecimentos, as empresas ficam expostas a
uma pressão competitiva maior que no mercado local. E, por outro lado, a inovação é
considerada peça fundamental para a manutenção da competitividade no mercado global,
criando empregos e melhorando a qualidade de vida (SOARES, 2016).
O desenvolvimento internacional e a capacidade inovativa parecem se reforçar
mutuamente uma vez que atuar no exterior melhora a capacidade inovativa das empresas, ao
passo que a inovação leva as empresas ao desenvolvimento de novos produtos, serviços e
processos que aumentam a participação delas nos mercados internacionais (GARRIDO et al.,
2017). Se, por um lado, a inovação facilita a aquisição de conhecimentos e promove
capacidades, levando as empresas a entrar em novos mercados, por outro lado as empresas
3
internacionalizadas lidam com novos recursos, redes e ambientes que facilitam ou promovem
a inovação (KNIGHT; CAVUSGIL, 2004).
Boermans e Roelfsema (2015) analisaram os efeitos causais da internacionalização na
inovação em dez países com economias em transição. Os resultados mostraram que exportar
leva a um aumento em pesquisa e desenvolvimento (P&D), nas vendas e no número de
patentes internacionais; que o Investimento Direto Estrangeiro ou Foreign Direct Investment
(FDI) leva a um aumento em P&D e no número de patentes internacionais; e a terceirização
internacional da produção gera um aumento nas vendas pela inovação de produtos.
Filippetti et al. (2013) analisaram o impacto da internacionalização no desempenho de
inovação de 42 países e encontraram uma relação positiva entre os dois fenômenos. Segundo
eles, as análises sugerem que competir em mercados internacionais por meio de FDI e
exportações amplia o aprendizado e a necessidade de inovação das firmas, o que aumenta a
capacidade de inovação dos países de origem.
O Índice Global de Inovação ou Global Innovation Index (GII) fornece métricas
detalhadas sobre o desempenho da inovação em cerca de 130 países e economias em todo o
mundo. A análise e o monitoramento dos Indicadores de Inovação se revelam interessante,
porquanto propicia constatar que, dentre os elementos considerados promotores de inovação,
o conhecimento revela-se de como preponderante e presente no conjunto de variáveis que
compõem indicadores (GII, 2019).
Esse monitoramento permite também identificar diferenças entre os insumos e
resultados dos países desenvolvidos e emergentes. Assim, conhecendo as pontuações
selecionadas para a mensuração dos indicadores de inovação, subsidiam-se os planejamentos
e desenvolvimentos de ações futuras no sentido de buscar melhores resultados nos indicadores
mensurados, que resultarão em atividades, regiões e países mais inovadores. (GII, 2019).
Este estudo analisa os dados do Índice Global de Inovação que é publicado pela
Universidade de Cornell, INSEAD, e pela Organização Mundial da Propriedade Intelectual
(WIPO, uma agência especializada das Nações Unidas). O núcleo do Relatório GII consiste
em um ranking dos insumos (capacidades) e resultados de inovação das economias mundiais.
Nos últimos anos, o GII se estabeleceu como uma referência líder em inovação (GII, 2019).
Assim o objetivo de trabalho é analisar a influência, tanto dos insumos (inputs), como
dos resultados (outputs) do GII 2019, relacionados a internacionalização, nas notas de
inovação de um país e se o nível de desenvolvimento também influencia no seu nível de
inovação.
Para maior compreensão se decidiu apresentar as hipóteses no tópico referencial
teórico, em função do desenvolvimento dos textos até o momento de explicitá-las.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
O mercado mundial é caraterizado por profundas mudanças sociais, econômicas e
tecnológicas. A mudança é constante e penetrante, e a inovação facilita o processo de
adaptação às muitas dessas mudanças. Consequentemente, a inovação desempenha um
papel no fomento da economia, em reforçar e manter o alto desempenho das empresas, na
construção da competitividade industrial, na melhoria do padrão de vida, e na criação de
uma melhor qualidade de vida (GOPALAKRISHNAN; DAMANPOUR, 1997).
4
Segundo Garcia e Calatone (2002), inovação é um processo iterativo iniciado pela
percepção de um novo mercado e/ou nova oportunidade de serviço para uma invenção
baseada em tecnologia que leva a tarefas de desenvolvimento, produção e comercialização
que buscam o sucesso comercial da invenção. Capacidade de inovação e experiência
internacional são fatores frequentemente relacionados ao processo de internacionalização das
empresas (FLEURY et al., 2013; JOHANSON; VAHLNE, 1977; KNIGHT; CAVUSGIL,
2004), sendo as atividades de exportação a primeira etapa do processo (JOHANSON;
VAHLNE, 1977). Entretanto, empresas de países em desenvolvimento parecem apresentar
vantagens (por exemplo, são mais usadas para lidar com pior qualidade regulatória, menor
controle da corrupção e ambientes políticos instáveis, que são proeminentes em tais países) e
seguem padrões de expansão internacional que diferem das empresas baseadas em países
desenvolvidos, onde os modelos de internacionalização foram criados (CUERVO-
CAZURRA; GENC, 2008; GUILLÉN; GARCÍA-CANAL, 2009).
Empresas de países em desenvolvimento desejavam expandir-se para o exterior, a fim
de superar as limitações impostas pelo governo do país de origem no mercado doméstico. Em
muitos países em desenvolvimento e recém-industrializados, limitações como sistemas de
licenciamento, alocações de cotas e restrições à exportação impediram as empresas de terem
oportunidades de crescimento suficientes à sua disposição, daí o desejo de expandir no
exterior (AULAKH, 2007; MATHEWS, 2006). Para Guillén e García-Canal (2009) essas
empresas foram forçadas a lidar não apenas com a responsabilidade de estrangeiros, mas
também com a responsabilidade e a desvantagem competitiva que decorrem do fato de os
retardatários não disporem de recursos e capacidades em relação às empresas multinacionais
estabelecidas dos países mais avançados.
Segundo Fleury et al. (2013) uma característica das empresas multinacionais (EMN)
de países em desenvolvimento é que elas desfrutam de mais liberdade para implementar
inovações organizacionais para se adaptarem aos requisitos da globalização porque não
enfrentam as restrições típicas das EMNs estabelecidas. Guillén e García-Canal (2009)
consideram que como grandes players mundiais com longas histórias, muitas EMNs das
economias desenvolvidas sofrem de inércia e dependência de trajetória devido a seus valores,
cultura e estrutura organizacional profundamente arraigados. Mathews (2006) mostrou como
as novas EMNs da Ásia adotaram várias formas organizacionais inovadoras que atendiam às
suas necessidades, incluindo estruturas em rede e descentralizadas.
Para Oura et al. (2016), numerosas variáveis afetam o desempenho EMNs nas
exportações, por exemplo, aquelas relacionadas a questões gerenciais (por exemplo,
compromisso com a internacionalização, orientação internacional, barreiras à exportação
percebidas), físicas (tamanho da empresa, recursos financeiros e localização da empresa),
organizacional (por exemplo, recursos da empresa, estratégia geral de internacionalização,
força do produto) e recursos relacionais (canal de distribuição e relacionamento com o cliente,
elos da cadeia de suprimentos, pesquisa interpessoal e visitas ao mercado externo).
É importante destacar que a utilização de múltiplos indicadores de inovação gera
relativa instabilidade em função dos pesos adotados para cada um dos indicadores propostos,
sendo importante relativizar e contextualizar as realidades locais como advertem os
economistas (LABIAK JR et al., 2015). Contudo, especialistas acreditam os surveys adotados
pela OCDE (2009) possuem problemas de ponderação entre indicadores, o que pode gerar
distorções nas suas composições para inovação, principalmente quanto ao mérito de muitos
desses indicadores, por refletirem diversas vezes problemas de interpretação e comunicação
dos dados analisados. Assim, esses indicadores acabam gerando distorções relacionadas às
5
políticas de indução à inovação aplicadas nos países que estão sendo comparados (EDLER et
al., 2003).
Em função da complexidade em se constituir fatores que contribuam com o
desenvolvimento de indicadores de inovação, de forma a representar uma análise comparativa
consistente entre países, a Comissão Europeia promoveu a chamada "composição de
indicadores de inovação", com a agregação de diferentes tipos de dimensões de construções
mais simples, com o objetivo de diminuir a complexidade dos fenômenos associados à
multidimensionalidade (OCDE, 2009).
Na linha os indicadores complexos estruturados, o Índice Global de Inovação ou
Global Index Innovation (GII, 2019) desenvolveu um ferramental matemática de
compensação por pesos estruturados, para gerar resultados mais factíveis em função de cada
fator analisado. O GII 2019 procura estruturar os indicadores de inovação, considerando como
elemento fundamental o desenvolvimento do ser humano, desta forma constituindo
indicadores complexos através de cinco pilares de entrada: Instituições, Capital Humano e
Pesquisas, Infraestrutura, Sofisticação do Mercado, Instituições, Capital Humano e Pesquisas
e dois pilares de saída: Conhecimento e Tecnologia Desenvolvidos, e Criatividade.
A composição dos indicadores de inovação constitui-se em pilares e subpilares que por
meio dos dados e pontos que estes itens e subitens recebem, pontuam o seu respectivo
indicador global por meio de médias aritméticas, consolidados os valores, os sete indicadores
levam cada país à classificação do ranking total de inovação dos 130 países que compõem o
relatório de 2019, porém este número aumenta ou diminui em cada relatório anual
considerando-se a instabilidade política, guerras, ditaduras entre outros fatores os quais a
Organização das Nações Unidas (ONU) considere não alinhado à condição de um país, ou
uma nação a ser considerada politicamente sólida (SILVA et al, 2018).
Para este estudo serão considerados os indicadores que se referem à
internacionalização dos países, tanto nos pilares de insumos como nos de resultados. Esses
indicadores são descritos no Quadro 1.
Quadro 1 – Componentes do Índice Global de Inovação
Pilar Indicador Descrição
Capital
humano e
pesquisa
Empresas
globais, gasto
médio P&D
Despesa média em P&D das três principais empresas globais. Se
um país tiver menos de três empresas globais listadas, o número é
a média da soma das duas empresas listadas ou o total de uma
única empresa listada.
Sofisticação
de negócios
Importações de
alta tecnologia
Importações de alta tecnologia como porcentagem do comércio
total. Essas importações contêm produtos técnicos com alta
intensidade de P&D.
Importação de
serviços de TIC
Serviços de telecomunicações, computadores e informações como
uma porcentagem do comércio total, contratados de outros países.
Negócios de
joint venture /
aliança
estratégica
Acordos de joint ventures / alianças estratégicas, com detalhes
sobre o país de origem das firmas parceiras, entre outros.
Investimento
direto
estrangeiro,
Investimento direto estrangeiro é a média das entradas líquidas de
investimento para adquirir uma participação gerencial duradoura
(10% ou mais do capital votante) em uma empresa que opera em
6
entradas líquidas uma economia diferente da do investidor.
Produtos de
conhecimento
e tecnologia
Exportações de
alta tecnologia
Exportações de alta tecnologia como porcentagem do comércio
total. Essas exportações contêm produtos técnicos com alta
intensidade de P&D.
Exportação de
serviços de TIC
Serviços de telecomunicações, computadores e informações como
uma porcentagem do comércio total, fornecidos a outros países.
Investimento
direto
estrangeiro -
saídas líquidas
Investimento direto é uma categoria de investimento
transfronteiriço associada a um residente em uma economia que
tem controle ou um grau significativo de influência na gestão de
uma empresa residente em outra economia. A propriedade de 10%
ou mais das ações ordinárias do capital votante é o critério para
determinar a existência de uma relação de investimento direto.
Tratado de
Cooperação em
Patentes - (PCT)
Aplicações
internacionais
Este é o número de pedidos de patentes internacionais
apresentados através do Tratado de Cooperação em Patentes
(PCT) administrado pela OMPI. O sistema PCT torna possível
buscar proteção de patente para uma invenção simultaneamente
em vários países, registrando um único pedido de patente
internacional.
Produtos
criativos
Exportação de
serviços
culturais e
criativos
Exportação de serviços criativos (% do total de exportações) de
acordo com a Classificação Estendida dos Serviços de Balança de
Pagamentos EBOPS 2010, exemplo: Serviços de publicidade,
pesquisa de mercado e pesquisa de opinião pública; publicidade,
serviços audiovisuais e afins.
Exportação de
bens criativos
Valor total das exportações de produtos criativos, líquido de
reexportações (US $ atuais) sobre o comércio total. Bens criativos,
conforme definido no Marco da UNESCO para Estatísticas
Culturais de 2009.
Controle País
Subdesenvolvido
Um país subdesenvolvido é aquele pouco industrializado e tem
uma baixa renda per capita. O seu IDH é baixo, e os cidadãos têm
um padrão de vida moderado a baixo.
Fonte: Adaptado de GII (2019)
A escolha dos indicadores acima se justifica porque a internacionalização ocorre
quando uma empresa decide atuar no exterior com o propósito de globalizar suas atividades.
Segundo Johanson e Vahlne (1977) e Wright et al (2000) o processo de internacionalização
normalmente inicia-se pelas atividades de importação e exportação e podem evoluir para
investimentos diretos no exterior. Arbix et al. (2004) constataram que as empresas inovadoras
e internacionalizadas tendem a aproveitar de maneira mais eficiente os rendimentos crescentes
de escala e atuam no comércio internacional de maneira mais intensa, pois exportam produtos
de maior valor agregado que as outras categorias de firma.
Justifica-se estudar os países em desenvolvimento, pois os sistemas de inovação da
maioria das economias de baixa e média renda têm um conjunto de características comuns:
baixos níveis de educação; baixos níveis de investimentos em ciência e tecnologia; menor
exposição a tecnologias estrangeiras; fluxos internos limitados de conhecimento; ciência mais
fraca; ambientes de negócios desafiadores, com acesso inadequado a recursos financeiros e
mercados de capital de risco subdesenvolvidos; baixa capacidade de absorção e inovação nas
7
empresas domésticas; e uso limitado da propriedade intelectual. A informalidade também é
generalizada, tornando a inovação mais difícil de medir e estudar (GII, 2019).
Estudos anteriores já utilizaram o GII para a mensuração ou comparação da inovação
de ou entre países. Mercan e Gotkas (2011) desenvolveram uma pesquisa com o objetivo de
explicar os efeitos e a magnitude das componentes do ecossistema na fabricação da inovação,
com base no conjunto de dados do GII. Como resultados obteve-se que medida que o nível de
desenvolvimento do cluster aumenta, devido às interações, a produção da inovação aumenta e
que existe uma relação positiva, mas insignificante, entre o nível de cultura de inovação e o
resultado da inovação.
A pesquisa de Taranenko (2013) teve como objetivo fornecer um entendimento mais
específico da política de competitividade da inovação em nível macro. A pesquisa é baseada
nos dados gerados pelo GII. O resultado revelou lacunas críticas para os determinantes mais
importantes da competitividade da Ucrânia. O fortalecimento da posição competitiva pode ser
realizado através da superação sistêmica dos lags e ameaças críticas, simultaneamente com a
criação das arestas competitivas.
O estudo de Sohn et al. (2016) apresentou com um modelo de equação estrutural
(SEM) baseado na estrutura nacional de inovação entre sete fatores que representam insumos
(instituição, capital humano e pesquisa, infraestrutura, sofisticação de mercado e sofisticação
de negócios) e produtos (produtos de conhecimento e tecnologia, e saídas criativas). Usando
dados de GII de 2013, concluíram que a sofisticação e a infraestrutura dos negócios têm os
efeitos diretos e indiretos mais fortes na produção criativa, respectivamente.
Cetinguc et al. (2019) examinaram as relações entre os fatores do índice global de
inovação e investigaram o efeito moderador da indulgência sobre essas relações. Utilizaram o
Índice de Inovação Global (GII) e as Dimensões Culturais de Hofstede (HCD). Trabalharam
com a Modelagem de Equações Estruturais (MEV) e seus resultados indicaram que os países
com insumos suficientes em inovação fazem a transformação em produtos de inovação e que
os países líderes em inovação têm pontuação mais indulgente, moderando vários
relacionamentos.
Os estudos de Morales e Brennan (2009), Kayam (2009) e Ning e Sutherland (2012)
identificaram que o FDI é um fator essencial no desenvolvimento econômico, pois provê, ao
país anfitrião, recursos diversos, como: capital, conhecimento e tecnologia, além de
oportunidade de empregos. A abertura à entrada de FDI pode ser prejudicial para o país,
porque é passível de aumentar a competição doméstica e forçar firmas a buscar outros
mercados no exterior, alegam que também é possível se beneficiar das novas tecnologias
dessas multinacionais, mas só se houver uma intervenção política considerável para absorver
tais transformações.
Diante destas constatações é definida a primeira hipótese:
(H1) os insumos do GII relacionados com a internacionalização influenciam positivamente o
nível de inovação dos países.
Os estudos de Arbix et al. (2004), Boermans e Roelfsema (2012) e Filippetti et al.
(2013) tiveram como resultados que exportar leva a um aumento em pesquisa e
desenvolvimento (P&D), nas vendas e no número de patentes internacionais; e competir em
mercados internacionais por meio de FDI e exportações amplia o aprendizado e a necessidade
de inovação das firmas, o que aumenta a capacidade de inovação dos países de origem.
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Com base nestes estudos, mostra-se a segunda hipótese:
(H2) os resultados do GII relacionados com a internacionalização influenciam positivamente
o nível de inovação dos países.
Muitas vantagens das empresas de países emergentes não são passíveis de
transferência no processo de internacionalização, pois são baseadas em fatores locais, como
mão-de-obra barata e matéria-prima abundante e acessível.
Fleury e Fleury (2007), Cuervo-Cazurra e Genc (2008) e Rahman et al. (2017) Apontam que
empresas de países subdesenvolvidos são relativamente atrasadas no que se refere à sua
capacidade gerencial, além de operarem em ambientes turbulentos em seus países de origem,
multinacionais de países subdesenvolvidos serem menos competitivas do que as de países
desenvolvidos, sobretudo por suas instituições pouco estáveis e a inobservância quanto à
necessidade de se investir em pesquisa e desenvolvimento de novas tecnologias contribui
ainda para que não haja superação do subdesenvolvimento, sendo mantida a dependência
tecnológica e, consequentemente, econômica dos países subdesenvolvidos aos países
desenvolvidos.
Diante do exposto, apresenta-se a terceira hipótese:
(H3) Países subdesenvolvidos tem menos efetividade em gerar inovação com processos de
internacionalização que os países desenvolvidos.
De acordo com os pilares selecionados referentes a internacionalização, apresentam-se
as hipóteses evidenciadas nesta pesquisa na Figura 1.
Figura 1 – Estrutura das hipóteses da pesquisa
Fonte: Dados da pesquisa
Nível de
Inovação do
País
H1
Resultados (Outputs)
Internacionalização
H3
Insumos (Inputs)
Internacionalização
Estágio de Desenvolvimento
do País
H2
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3 MÉTODO
A presente pesquisa terá uma abordagem quantitativa com coleta de dados secundários
um único momento (corte transversal). O método adotado será detalhado a seguir em termos
de hipóteses, participantes, procedimentos de coleta, tratamento e de análise de dados. Em
termos de população foram considerados os 50 países mais ricos do mundo, sendo 25
desenvolvidos e 25 em desenvolvimento, listados pelo – Global Index Inovattion de 2019. Os
dados utilizados (insumos, resultados e ranking) na pesquisa possuem natureza secundária e
foram obtidos nessa mesma base do GII de 2019. O espaço temporal deste estudo abrangeu o
período de 2018. Os dados foram coletados junto a relatórios elaborados por estes órgãos e
foram levantados em escalas anuais. As variáveis selecionadas foram as descritas no Quadro
1.
O tratamento dos dados foi realizado com auxílio do software de análise estatística
SPSS versão 23 que permitiu a contagem e elaboração de gráficos a partir dos dados
coletados. As ferramentas estatísticas utilizadas foram: a correlação linear e a regressão linear
múltipla. Na correlação linear pode-se investigar se duas variáveis estão correlacionadas ou
conectadas umas às outras (BUGLEAR, 2005).
Para maior precisão na avaliação faz-se necessário calcular um coeficiente de relação
entre as variáveis. Segundo Schultz e Schultz (1992), o método mais utilizado para medir a
correlação entre duas variáveis é o Coeficiente de Correlação Linear de Pearson, neste estudo
considerou-se que este coeficiente varia de -1 a 1. O sinal indica direção positiva ou negativa
do relacionamento e o valor sugere a força da relação entre as variáveis, se o valor for zero
indica que não há relação linear entre as variáveis. A correlação forte positiva refere-se a um
grau entre os coeficientes envolvidos, perfeitamente alinhados em um período de tempo T.
Por outro lado, a correlação moderada representa um coeficiente de correlação intermediário e
pouco correlacionado, ao passo que a correlação fraca se refere a um grau de coeficiente que
não a influência entre as variáveis envolvidas no período de tempo T. E por último a forte
negativa tem uma tendência de um coeficiente de correlação bem significativo, mas em escala
decrescente.
No modelo de regressão linear múltipla foram comparados os dois coeficientes tanto
da correlação como o da regressão. A regressão linear múltipla é um modelo matemático que
serve para verificar se duas ou mais variáveis estão relacionados de alguma forma (BORGES,
et al, 2017). Neste modelo a comparação entre os coeficientes da correlação e da regressão
foram efetuados na perspectiva de verificar um melhor desempenho das variáveis, nesta etapa
procurou-se analisar a relação de mensuração entre cada incremento de uma unidade de
elementos de internacionalização e a nota do país no ranking.
Os dados foram analisados de maneira a comparar anualmente as variáveis: de insumo
e resultados do GII com a nota do país no ranking de inovação global, de acordo com as
equações 1 e 2.
3.1 Análise de Insumos (Inputs)
RANKt = β0 + β1 FDI_ENTRt + β2 I_JOIN_Vt + β3 IMP_HTECt + β4 IMP_STECt +
β5I_GLO_PDt + β6 SUBDES +ε, em que: (1)
RANKt = Nota do País no Ranking do Índice de Inovação Global no período
β0t = Constante
10
β1 FDI_ENTRt = Investimento direto estrangeiro, entradas líquidas no período
β2 I_JOIN_Vt = Negócios de joint venture / aliança estratégica no período
β3 IMP_HTECt = Importações de alta tecnologia no período
β4 IMP_STECt = Importação de serviços de TIC no período
β5 I_GLO_PDt = Empresas globais, gasto médio P&D no período
β6 SUBDES = variável dummy sendo, 1 se o país é em desenvolvimento ou 0 se é
desenvolvido
ε = Termo de erro
3.2 Análise de Resultados (Outputs)
RANK it = β0 + β1 PAT_INTt + β2 EXP_HTECt + β3 EXP_STEC t + β4
FDI_SAIDA t + β5EXP_SCRIA t + β6 EXP_PCRIA t + β7 SUBDES +ε, em que: (2)
RANK it = Nota do País no Ranking do Índice de Inovação Global no período
β0t = Constante
β1 PAT_INTt = Tratado de Cooperação em Patentes (PCT) Aplicações internacionais no
período
β2 EXP_HTECt = Exportações de alta tecnologia no período
β3 EXP_STEC t = Exportação de serviços de TIC no período
β4 FDI_SAIDA t = Investimento direto estrangeiro - saídas líquidas no período
β5 EXP_SCRIA t = Exportação de serviços culturais e criativos no período
β6 EXP_PCRIA t = Exportação de bens criativos no período
β7 SUBDES = variável dummy sendo, 1 se o país é em desenvolvimento ou 0 se é
desenvolvido
ε = Termo de erro
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS E DISCUSSÃO
A apresentação dos dados foi divido em duas partes, análise dos insumos e análise dos
resultados. Para cada parte inicialmente realizou-se uma estatística descritiva das variáveis e
em seguida foram realizados os procedimentos adequados para a utilização da regressão linear
múltipla.
4.1 1ª Etapa – Análise dos Insumos
A Tabela 1 apresenta a análise de correlação para todas as variáveis, a mais forte é
FDI_ENTR com 0,788 (excetuando a dummy SUBDES com -0,832) e mais fraca é a
IMP_HTEC com 0,083. Identificou-se também a ausência de multicolinearidade, pois não
existe nenhuma alta correlação entre as variáveis independentes (>0,7). Todas variáveis são
11
significativas exceto IMP_HTEC e I_GLO_PD. Deste modo, têm-se evidências suficientes
para afirmar que as variáveis analisadas são correlacionadas.
Tabela 1 - Correlações entre a nota do Ranking e as Variáveis de Insumos (N=50)
RRANK FDI_ENTR I_JOIN_V IMP_HTEC IMP_STEC I_GLO_PD SUBDES
Pearso
n
RANK 1,000 ,788 ,718 ,083 ,634 ,318 -,832
FDI_ENTR ,788 1,000 ,514 -,039 ,442 ,128 -,630
I_JOIN_V ,718 ,514 1,000 ,016 ,511 ,281 -,616
IMP_HTEC ,083 -,039 ,016 1,000 -,283 ,171 ,191
IMP_STEC ,634 ,442 ,511 -,283 1,000 ,190 -,568
I_GLO_PD ,318 ,128 ,281 ,171 ,190 1,000 -,175
SUBDES -,832 -,630 -,616 ,191 -,568 -,175 1,000
Sig
. (1 ex
tr)
RANK . ,000 ,000 ,284 ,000 ,012 ,000
FDI_ENTR ,000 . ,000 ,395 ,001 ,188 ,000
I_JOIN_V ,000 ,000 . ,457 ,000 ,024 ,000
IMP_HTEC ,284 ,395 ,457 . ,023 ,118 ,092
IMP_STEC ,000 ,001 ,000 ,023 . ,093 ,000
I_GLO_PD ,012 ,188 ,024 ,118 ,093 . ,112
SUBDES ,000 ,000 ,000 ,092 ,000 ,112 .
Fonte: autores
A Tabela 2 apresenta o resumo do modelo de regressão. Observou-se que não há
autocorrelação entre os resíduos e que há independência entre os erros, por meio do teste de
Durbin-watson que tem valor igual 1,594. Outro ponto a se destacar na análise é o R2, ou
também chamado de coeficiente de determinação, que neste estudo apresentou R2
= 0, 902.
Pode-se constatar que as variáveis preditoras influenciam/explicam em 90,2% a variável
RANK.
Tabela 2 - Resumo do Modelo
R R2
R2
Ajustado
Erro
padrão da
estimativa
Estatísticas de mudança Durbin-
Watson Alteração R2
Alteração
F df1 df2 Sig. Alter. F
,956a 0,914 ,902 3,68646 ,914 76,195 6 43 ,000 1,594
Preditores: (Constante), SUBDES, I_GLO_PD, IMP_HTEC, IMP_STEC, FDI_ENTR, I_JOIN_V
Variável Dependente: RANK
Fonte: autores
A próxima análise deste estudo será mostrada na Tabela 3, que apresenta a Análise de
variância (ANOVA), que visa verificar se o modelo é adequado, isto é, se ele tem um bom
poder de explicação dos dados, essa tabela demonstra que o modelo é adequado para explicar
12
os dados, pois, o valor do p-value foi 0,000, desse modo se tem evidências suficientes para
afirmar que há uma relação entre as variáveis analisadas ao nível de 5%, ou seja, as variáveis
independentes explicam o RANK.
Tabela 3 - ANOVAa
Soma Quadrados Graus de liberdade Quadrado Médio F Sig.
Regressão 6212,924 6 1035,487 76,195 ,000b
Residual 584,369 43 13,590
Total 6797,294 49
a. Variável Dependente: RANK
b. Preditores: (Constante), SUBDES, I_GLO_PD, IMP_HTEC, IMP_STEC, FDI_ENTR, I_JOIN_V
Fonte: autores
Na Tabela 4, destacam-se os valores dos coeficientes estimados e a sua respectiva
significância. O previsor mais forte é o FDI_ENTR, pois possui um coeficiente padronizado
de 0,348 sendo mais que 50% maior do segundo previsor com maior valor. Já as Estatísticas
de Colinearidade confirmam a inexistência de multicolinearidade, pois nenhum valor de
tolerância é menor que 0,100 e todos os VIF das variáveis são menores que 10, atendendo
assim os requisitos da regressão.
Tabela 4 - Coeficientes do modelo de regressão das variáveis de insumo
Coeficientes não
padronizados
Coeficientes
padronizados
t Sig.
Estatísticas de colinearidade
B Erro Padrão Beta Tolerância VIF
(Constante) 27,867 3,802 7,330 ,000
FDI_ENTR ,122 ,021 ,348 5,855 ,000 ,566 1,767
I_JOIN_V ,053 ,024 ,134 2,170 ,036 ,522 1,915
IMP_HTEC ,122 ,027 ,224 4,530 ,000 ,819 1,220
IMP_STEC ,115 ,032 ,211 3,575 ,000 ,573 1,744
I_GLO_PD ,107 ,063 ,081 1,693 ,098 ,877 1,140
SUBDES -10,230 1,594 -,439 -6,418 ,000 ,428 2,337
a. Variável Dependente: RANK
Fonte: autores
A análise resultou em um modelo estatisticamente significativo, pois: F(6,43) =
13,590; p <0,001; R2
=,0914. As variáveis FDI_ENTR (β=0,348; t = 5,855; p<0,001),
IMP_HTEC (β=0,224; t = 4,530; p<0,001) , IMP_STEC (β=0,211; t = 3,575; p<0,001) ,
SUBDES (β=-0,439; t = -6,418; p<0,001) são previsores da nota do ranking. Já as variáveis
I_JOIN_V e I_GLO_PD não são estatisticamente significativos. Diante desta análise infere-se
que a equação de regressão linear múltipla (3) resultante é:
13
RANKt = 27,867+ 0,122 FDI_ENTRt + 0,122 IMP_HTECt + 0,115 IMP_STECt + (-10,230
SUBDES) +ε (3)
Portanto, a equação de regressão linear múltipla chegou a uma nova identidade de
regressão a partir dos coeficientes das variáveis explicativas: Investimento Direto Estrangeiro,
entradas líquidas (FDI_ENTR), Importações de alta tecnologia no período (IMP_HTEC),
Importação de serviços de TIC (IMP_STEC) e pais em desenvolvimento (SUBDES), no
modelo de identidade positiva, isto é, o modelo é aceitável.
Assim pode-se confirmar a Hipótese 1 (H1) a qual prediz que insumos (inputs) do GII
relacionados com a internacionalização influenciam positivamente a nota no ranking de
inovação do Índice Global de Inovação, sendo possível a realização de inferências.
No caso do “Investimento direto estrangeiro, entradas líquidas”, os países buscam a
atração de empresas estrangeiras com o objetivo de obter ativos estratégicos, para isto os
governos devem reduzir as dificuldades para empresas entrarem no país, reduzindo risco de
ser estrangeiro (“liability of foreignness”) e a desvantagem da origem (“disadvantage of
foreignness”), no primeiro caso tornado claro como se manifestam as relações entre os
agentes locais em seus tecidos produtivos e a necessidade de ajuste ou adaptação às regras de
funcionamento do mercado local, no segundo aspecto, reduzindo a discriminação dos
governos e/ou consumidores de outros países contra determinadas nacionalidades (STAL;
CAMPANARIO, 2010).
O FDI, segundo Cheung e Ping (2014), pode beneficiar a atividade de inovação no
país anfitrião por meio de canais indiretos, como engenharia reversa, rotatividade de mão de
obra qualificada, efeitos de demonstração e relacionamento fornecedor-cliente. Do ponto de
vista conceitual, os setores de FDI nos quais são adotadas tecnologias mais avançadas podem
gerar efeitos benéficos substanciais em termos de inovação local (BUCKLEY e GHAURI,
2015; ASCANI et al., 2019). Segundo Moreira (2007), as empresas multinacionais
localizadas em mercados tendencialmente amplos e abertos, realizam a transferência de
tecnologia e inovação pode ocorrer em ambos os sentidos, da sede para as filiais e das filiais
para a sede.
Importações de Alta Tecnologia e Importação de Serviços de TIC também influenciam
o nível de inovação de um país (em nível menor que o FDI), isso se explica pelo fato de que
as empresas que diferenciam seus produtos obtém melhor preço no mercado internacional,
porém demandam um maior número de componentes de tecnologia superior, ou outros
produtos complementares, que não são fabricados nacionalmente, dessa forma, as empresas
que adotam estratégia baseada na inovação de produtos precisam importar componentes de
maior conteúdo tecnológico para complementarem as suas linhas de produtos ofertados ao
mercado externo (ROSA et al., 2018).
Países que estão em desenvolvimento econômico, dependem fortemente da importação
de tecnologia estrangeira para suprir a necessidade de capacidade tecnológica e de inovação
de sua indústria, além de necessitar de assistência técnica estrangeira necessária para
especializar sua mão-de-obra interna, outra forma também é a engenharia reversa, as
importações de bens de capital estrangeiros transformaram-se na principal fonte de
aprendizado tecnológico de suas empresas (SALMON; SHAVER, 2006; PABIS, 2016;
CHEUNG; PING, 2014). Schneider (2005), por exemplo, destacou a importância da
importação de alta tecnologia para aumentar a inovação doméstica, espera-se que o país que
importa produtos de alta tecnologia aprenda sobre novas tecnologias por meio de efeitos
14
colaterais. A variável dummy SUBDES foi analisada após a análise dos resultados da 2ª etapa,
na verificação da Hipótese 3 (H3).
4.2 2ª. Etapa – Análise dos Resultados
A Tabela 5 apresenta a análise de correlação para todas as variáveis, a mais forte é PAT_INT
com 0,810 (excetuando a dummy SUBDES com -0,832) e mais fraca é a EXP_PCRIA com
0,173. Identificou-se também a ausência de multicolinearidade, pois não existe nenhuma alta
correlação entre as variáveis independentes (>0,7). Todas as variáveis são significativas
exceto EXP_STEC e EXP_PCRIA. Deste modo, têm-se evidências suficientes para afirmar
que as variáveis analisadas são correlacionadas.
Tabela 5 - Correlações entre a nota do Ranking e as Variáveis de Resultados (N=50)
RANK
PAT_
INT
EXP_
HTEC
EXP_
STEC
FDI_
SAIDA
EXP_
SCRIA
EXP_
PCRIA SUBDES
Pearso
n
RANK 1,000 ,810 ,459 ,365 ,612 ,601 ,173 -,832
PAT_INT ,810 1,000 ,315 ,361 ,465 ,442 -,041 -,694
EXP_HTEC ,459 ,315 1,000 ,126 ,322 ,187 ,785 -,232
EXP_STEC ,365 ,361 ,126 1,000 ,350 ,410 -,069 -,296
FDI_SAIDA ,612 ,465 ,322 ,350 1,000 ,277 ,156 -,414
EXP_SCRIA ,601 ,442 ,187 ,410 ,277 1,000 -,080 -,526
EXP_PCRIA ,173 -,041 ,785 -,069 ,156 -,080 1,000 ,117
SUBDES -,832 -,694 -,232 -,296 -,414 -,526 ,117 1,000
Sig
. (1 ex
trem)
RANK ,000 ,000 ,005 ,000 ,000 ,115 ,000
PAT_INT ,000 ,013 ,005 ,000 ,001 ,388 ,000
EXP_HTEC ,000 ,013 ,191 ,011 ,097 ,000 ,053
EXP_STEC ,005 ,005 ,191 ,006 ,002 ,318 ,018
FDI_SAIDA ,000 ,000 ,011 ,006 ,026 ,140 ,001
EXP_SCRIA ,000 ,001 ,097 ,002 ,026 ,290 ,000
EXP_PCRIA ,115 ,388 ,000 ,318 ,140 ,290 ,209
SUBDES ,000 ,000 ,053 ,018 ,001 ,000 ,209
Fonte: autores
A Tabela 6 apresenta o resumo do modelo de regressão. Observou-se que não há
autocorrelação entre os resíduos e que há independência entre os erros, por meio do teste de
Durbin-Watson que tem valor igual 2,205. Para este teste a regra é a seguinte: valores
próximos de 2 é o ideal em decorrência desse resultado não ser significativo, pois, garante a
suposição de independência entre os erros, entretanto quando o valor deste teste for menor do
que 1 e superior a 3 há suposição não é satisfeita. Outro ponto a se destacar na análise é o R2,
ou também chamado de coeficiente de determinação, que neste estudo apresentou R2 = 0, 914.
Pode-se constatar que as variáveis preditoras influenciam/explicam em 91,4% a variável
RANK.
15
Tabela 6 - Resumo do Modelo
R R2
R2
ajustado
Erro padrão
da
estimativa
Estatísticas de mudança Durbin-
Watson Alteração
R2
Alteração
F df1 df2 Sig. Alter. F
,956a ,914 ,899 3,74144 ,914 63,368 7 42 ,000 2,205
Preditores: (Constante), SUBDES, EXP_PCRIA, EXP_STEC, FDI_SAIDA, EXP_SCRIA,
PAT_INT, EXP_HTEC
Variável Dependente: RANK
Fonte: autores
A Tabela 7 apresenta a Análise de variância (ANOVA), essa tabela demonstra que o
modelo é adequado para explicar os dados, pois, o valor do p-valor foi 0,000, desse modo se
tem evidências suficientes para afirmar que há uma relação entre as variáveis analisadas ao
nível de 5%, ou seja, as variáveis independentes explicam o RANK.
Tabela 7- ANOVAa
Soma Quadrados df Quadrado Médio F Sig.
Regressão 6209,363 7 887,052 63,368 ,000b
Residual 587,931 42 13,998
Total 6797,294 49
a. Variável Dependente: RANK
b. Preditores: (Constante), SUBDES, EXP_PCRIA, EXP_STEC, FDI_SAIDA,
EXP_SCRIA, PAT_INT, EXP_HTEC
Fonte: autores
Na Tabela 8, destacam-se os valores dos coeficientes estimados e a sua respectiva
significância. Os previsores mais fortes são o PAT_INT, pois possui um coeficiente
padronizado de 0,365 e o EXP_PCRIA com 0,300. Já as Estatísticas de Colinearidade
confirmam a inexistência de multicolinearidade, pois nenhum valor de tolerância é menor que
0,100 e todos os VIF das variáveis são menores que 10, atendendo assim os requisitos da
regressão.
Tabela 8 - Coeficientes do modelo de regressão das variáveis de insumo
Coeficientes não
padronizados
Coeficientes
padronizados
t Sig.
Estatísticas de
colinearidade
B Erro Padrão Beta Tolerância VIF
(Constante) 38,302 1,917
19,98
1 ,000
PAT_INT ,127 ,024 ,365 5,274 ,000 ,429 2,329
EXP_HTEC -,032 ,031 -,093 -1,007 ,320 ,243 4,115
16
EXP_STEC -,007 ,025 -,015 -,286 ,776 ,747 1,339
FDI_SAIDA ,104 ,030 ,186 3,410 ,000 ,691 1,446
EXP_SCRIA ,139 ,041 ,193 3,397 ,000 ,640 1,562
EXP_PCRIA ,117 ,034 ,300 3,389 ,000 ,262 3,811
SUBDES -10,761 1,616 -,461 -6,661 ,000 ,429 2,330
a. Variável Dependente: RANK
Fonte: autores
A análise resultou em um modelo estatisticamente significativo, pois: F(7,42) =
13,998; p <0,001; R2
=,914. As variáveis PAT_INT (β=0, 365; t = 5,274; p<0,001),
FDI_SAIDA (β= , 186; t= 3,410; p<0,001) , EXP_SCRIA (β=0, 193; t 3,397; p<0,001) ,
EXP_PCRIA (β=0, 300; t= 3,389; p<0,001), SUBDES (β=-0, 461; t= -6,661; p<0,001) são
previsores da nota do ranking. Já as variáveis EXP_HTEC e EXP_STEC não são
estatisticamente significativos. Diante desta análise infere-se que a equação de regressão
linear múltipla (4) resultante é:
RANK it = 38,302+ 0,127 PAT_INTt + 0,104 FDI_SAIDAt + 0,139 EXP_SCRIA t + 0,117
EXP_PCRIA t + (-10,761SUBDESENV) +ε (4)
Portanto, a equação de regressão linear múltipla chegou a uma nova identidade de
regressão a partir dos coeficientes das variáveis explicativas: Tratado de Cooperação em
Patentes (PCT) Aplicações internacionais (PAT_INT), Investimento direto estrangeiro - saídas
líquidas (FDI_SAIDA), Exportação de serviços culturais e criativos (EXP_SCRIA),
Exportação de bens criativos (EXP_PCRIA) e país em desenvolvimento (SUBDES) , no
modelo de identidade positiva, isto é, o modelo é aceitável.
Assim, pode-se confirmar a Hipótese 2 (H2) a qual prediz que os resultados (outputs)
do GII relacionados com a internacionalização influenciam positivamente que a nota no
ranking de inovação do Índice Global de Inovação, sendo possível a realização de inferências.
A variável “Tratado de Cooperação em Patentes (PCT) Aplicações internacionais”,
tem como objeto o número de pedidos de patentes internacionais. A Propriedade Intelectual
vem sendo utilizada nos últimos anos como uma estratégia para o desenvolvimento dos
países, por adotar um elo entre universidade e empresa, e por atuarem em um campo
complexo da invenção, inovação e criatividade.
Por conterem uma grande quantidade de conhecimentos sobre as inovações
tecnológicas, as patentes representam uma valiosa fonte de informações sobre o
desenvolvimento da tecnologia e atividades inovadoras. O registro de patentes, considerado
como um índice do desenvolvimento industrial e de pesquisa dos países está entre os
principais indicadores de produção do conhecimento tecnológico. É um termômetro que afere
o índice do desenvolvimento de pesquisa e inovação dos países. As patentes são consideradas
indicador relevante para se avaliar a capacidade do país em transformar o conhecimento
científico em produtos ou inovações tecnológicas (SOUZA, 2014).
Baseado no fato das patentes serem uma forma de garantir o direito à propriedade
intelectual, Gittelman (2008) considera que elas incentivem os investimentos das empresas
em inovações para alcançar maior competitividade, num mercado extremamente globalizado,
17
competitivo e gerador permanente de inovações tecnológicas, é fundamental que as empresas
atentem para a importância da utilização de patentes como uma ferramenta competitiva que
exige uma proposta diferenciada de gestão, não como uma simples gestão de serviço, mas
como um potencial para geração de inovações.
O Investimento Direto Estrangeiro também influencia o desempenho em inovação dos
países de origem destes investimentos. Normalmente o FDI acontece de países mais
industrializados para países menos industrializados, ou de países em desenvolvimento ricos
em capital para países em desenvolvimento com escassez de capital. Nas últimas décadas, no
entanto, um novo fenômeno apareceu, a saber, um fluxo reverso de FDI dos países em
desenvolvimento para os desenvolvidos e para outros países em desenvolvimento. (BANO;
TABBADA, 2015).
Bruhn et al. (2017) considera que em diversos países desenvolvidos, além dos serviços
de informação e assistência técnica, o governo também fornece o apoio financeiro, os recursos
são distribuídos, em grande medida, por instituições de desenvolvimento para o apoio aos
projetos de investimento diretos. Em relação aos países em desenvolvimento, o apoio à
internacionalização das empresas tem tido como metas principais o aumento da
competitividade e a expansão do comércio, sendo que políticas mais sistemáticas de apoio à
internacionalização são observadas nos países asiáticos.
Bano e Tabbada (2015) também consideram que as políticas de concorrência devem
ser adotadas pelos governos. Essas políticas incentivam o investimento nacional e
internacional. Políticas de visão externa, a integração das economias nacionais na ordem
global, geralmente são favoráveis ao crescimento e desenvolvimento.
As variáveis Exportação de Serviços Culturais e Criativos e Exportação de Bens
Criativos também são relevantes quanto à questão do nível de inovação de uma nação.
Santoro et al. (2019) consideram que Indústrias Culturais e Criativas (ICC) podem
desempenhar um papel vital nos esforços de inovação e crescimento, as ICC incluem
indústrias culturais (como dança, música e artesanato), artes criativas que juntas produzem
produtos criativos (artes visuais, artes cênicas, filmes, música etc.) e serviços criativos (por
exemplo, serviços de arquitetura, publicação e software). As ICC foram identificadas como
uma combinação de criatividade e recursos intelectuais com valores de negócios e
necessidades de mercado, essa combinação gera um ciclo virtuoso de inovação composto pelo
entrelaçamento de processos baseados na cultura e na criatividade (SCHIUMA; LERRO,
2014).
Exportações globais de bens e serviços criativos registraram em 2011 o valor de US$
559 bilhões, valor correspondente ao dobro registrado em 2002. O crescimento das
exportações dos países em desenvolvimento foi ainda mais forte, com média de 12,1% ao ano
no período e as perspectivas de crescimento contínuo são boas, pois a economia criativa
reflete estilos de vida contemporâneos cada vez mais associados a redes sociais, inovação,
conectividade, estilo, status, marcas, experiências culturais e cocriações. (UNCTAD,2020).
Economias emergentes e em transição apresentam desafios adicionais para suas
indústrias criativas. A indústria criativa é uma indústria voltada para P&D e inovação, assim,
países com baixos níveis de compromisso com a inovação e P&D podem ser vítimas da
divisão criativa, onde algumas nações poderão crescer e se desenvolver mais rapidamente,
além disso, as exportações de bens criativos podem ajudar ainda mais os países em sua
transição para níveis mais altos de renda per capita (GOUVEA; VORA, 2018).
Complementando as análises, a Hipótese 3 (H3) Países subdesenvolvidos tem menos
efetividade em gerar inovação com processos de internacionalização que os países
18
desenvolvidos, também é aceita, pois nas duas análises dos pilares de insumos e resultados, a
variável dummy SUBDES tem sempre valor negativos, insumos (β=-0,439; t = -6,418;
p<0,001) e resultados (β=-0, 461; t= -6,661; p<0,001). Isto significa que a situação do país
como subdesenvolvido ou em desenvolvimento, terá impacto negativo nas equações de
predição da nota do ranking do Índice Global de Inovação.
É consenso que as empresas multinacionais dos países desenvolvidos acumulam ao
longo dos anos recursos raros e difíceis de imitar (OLIVEIRA JR.; BORINI, 2009), e buscam
com isso explorar sua superioridade competitiva em mercados internacionais, seja por meio
de suas vantagens de propriedade, localização ou internalização (DUNNING, 1988). Países
emergentes buscam o desenvolvimento tecnológico com atraso, na maior parte das vezes
copiando e adaptando soluções exógenas, pois os sistemas nacionais de inovação não estão
plenamente desenvolvidos, dificultando as interações entre as diferentes instituições que
determinam o desempenho inovador das empresas nacionais (NELSON, 2006).
Já na perspectiva do modelo de crescimento neoclássico, segundo Costa e Figueira
(2017), o capital deveria fluir dos países ricos para os países pobres, considerando a lógica
dos retornos mais elevados. Isso não explica, porém, por que a maior parte do investimento
direto no exterior (FDI) tem lugar entre os países desenvolvidos, em vez de provir para o
mundo em desenvolvimento. Uma explicação para este paradoxo teórico-empírico poderia ser
encontrada na incerteza política elevada em países menos desenvolvidos. Assim, se os países
menos desenvolvidos almejarem atrair fluxos de FDI, devem fazer esforços para reduzir o
risco político.
As empresas dos países em desenvolvimento se internacionalizam por inovações
organizacionais (adaptação de sua estrutura produtiva para atender o mercado externo), ao
contrário das empresas dos países já desenvolvidos que, normalmente, se internacionalizam
motivadas por inovações tecnológicas (ganho de eficiência), outra diferença é que as
empresas dos países em desenvolvimento tendem a aceitar maiores riscos (buscando
mercados não usuais, menos competitivos), do que as empresas de países desenvolvidos
(ISMAIL, 2013).
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O objetivo de trabalho foi analisar a influência, tanto dos insumos (inputs), como dos
resultados (outputs) do GII 2019, relacionados à internacionalização, nas notas de inovação de
um país e se o nível de desenvolvimento também influência no seu nível de inovação. Por
meio de uma análise estatística com as variáveis dos pilares do GII relacionadas com o a
internacionalização, foi alcançado o objetivo ao montar uma modelo e a partir dele confirmar
a influência significativa dessas variáveis nas notas finais dos países no ranking do Global
Innovation Index, além de identificar que os países em desenvolvimento têm mais
dificuldades em inovar por meio de atividades de internacionalização.
Como principais achados pode-se destacar que: a) o FDI tende a levar à prosperidade
econômica no país de origem e no país anfitrião - embora alguns setores, como trabalhadores
no país de origem e capitalistas no país de acolhimento, possam sofrer perdas no curto prazo.
Se, no entanto, o investimento (proveniente de fontes tradicionais ou novas) leva a uma
alocação mais eficiente de recursos, a sociedade como um todo ganha em longo prazo; b) que
as Importações de produtos e serviços de Alta Tecnologia, são importantes principalmente
19
para os países em desenvolvimento, pois as empresas que adotam estratégia baseada na
inovação de produtos precisam importar componentes de maior conteúdo tecnológico,
podendo ser uma fonte de aprendizado tecnológico ao realizar a engenharia reversa destes
componentes e também que o país que importa produtos de alta tecnologia aprenda sobre
novas tecnologias por meio de efeitos colaterais; e c) a Exportação de Bens e Serviços
Culturais e Criativos são relevantes ao desempenhar um papel vital nos esforços de inovação
e crescimento, sendo identificadas como uma combinação de criatividade e recursos
intelectuais com valores de negócios e necessidades de mercado, essa combinação gera um
ciclo virtuoso de inovação composto pelo entrelaçamento de processos baseados na cultura e
na criatividade.
Outro achado importante é referente à questão do desenvolvimento do país, onde
nações desenvolvidas levam vantagem sobre as em desenvolvimento, pois elas começaram
antes o processo de internacionalização de suas empresas e possuem um processo inovativo
mais consolidado e por isso conseguem escolher seus investimentos. Já as nações em
desenvolvimento são obrigadas muitas vezes a fazer aposta de risco, sofrendo mais as
consequências do risco de ser estrangeiro (“liability of foreignness”) e a desvantagem da
origem (“disadvantage of foreignness”), mas também se identificou que a inovação é uma das
ferramentas mais apropriadas para o desenvolvimento dessas nações.
Como limitações deste estudo, podemos destacar o uso de dados de apenas um período
de apuração do ranking do Índice Global de Inovação e somente da base de dados do GII.
Outra limitação diz respeito à generalização dos achados deste estudo, ao se trabalhar apenas
com as 50 principais economias do mundo. Mesmo com o reconhecimento destas limitações,
os achados deste estudo fornecem base para estudos futuros, com a realização uma pesquisa
com o ranking de vários anos, podendo assim fazer uma análise histórica, gerando um
resultado mais consistente. Ou estudos combinando este ranking de inovação, com o de
desenvolvimento humano e de cultura, para se obter melhor entendimento de como os países
em desenvolvimento podem melhor suas condições econômicas e sociais.
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bem para as exportações brasileiras. Texto para discussão, Brasília, IPEA, n. ju2004, 2004.
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